Nous proposons une nouvelle approche pour le calcul de similarité sémantique entre phrases en utilisant les noyaux sémantiques qui les composent. Ces noyaux, sous la forme de triplets (sujet, verbe et objet) sont supposés porteurs de l'information des phrases dont ils sont extraits. Sur la base de la comparaison sémantique de noyaux, on extrait un ensemble d'indicateurs descriptifs. Nous utilisons ensuite un apprentissage automatique, sur un benchmark contenant des phrases dont la similarité sémantique a été évaluée par des experts humains, afin de déterminer l'importance de chaque indicateur et de construire ainsi un modèle capable de fournir une mesure de similarité sémantique entre phrases. Les expérimentations et les études comparatives, effectuées avec d'autres approches permettant l'estimation des similarités sémantiques entre phrases, montrent les bonnes performances de notre approche. En se basant sur cette dernière, un outil de navigation sémantique est en cours de développement.